Psicología · 2026

Identificación de patrones lingüísticos de la ansiedad mediante el modelo de representaciones de codificador bidireccional a partir de transformadores (BERT en español)

Resumen

La ansiedad constituye una de las principales problemáticas de salud pública en Colombia, con mayor prevalencia en mujeres. La presente investigación tuvo como objetivo evaluar la capacidad del modelo de procesamiento de lenguaje natural BETO (variante en español de BERT) para detectar marcadores lingüísticos asociados a la ansiedad a partir de transcripciones de entrevistas psicológicas en estudiantes universitarias. Se empleó un diseño exploratorio mixto con fases in vivo e in silico. La muestra estuvo conformada por 92 mujeres de tercer semestre de psicología de la Fundación Universitaria Konrad Lorenz, seleccionadas mediante muestreo no probabilístico por conveniencia. Se aplicó el Inventario de Ansiedad Estado-Rasgo (STAI), y mediante muestreo por casos extremos se conformaron dos grupos de contraste (n = 10 alta ansiedad; n = 10 baja ansiedad), a quienes se aplicó una entrevista estructurada validada por jueces expertos. Las transcripciones constituyeron el corpus etiquetado para entrenar el modelo BETO en Google Colab. Los resultados mostraron una exactitud del 92.23% sobre el conjunto de validación y concordancia con la supervisión humana en cinco de seis frases evaluadas, lo que sugiere que el modelo logró identificar patrones lingüísticos potencialmente asociados a la ansiedad, constituyendo un aporte preliminar en español para la salud mental computacional.